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  <title>ubuntu16.04搭建mxnet惊天地泣鬼神完整教程,深度学习起航 | Jin Tian</title>
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      Ubuntu16.04搭建Mxnet惊天地泣鬼神完整教程,深度学习起航
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        <p>本文将详细介绍Ubuntu16.04下使用CUDA和CUDNN搭建Mxnet的深度学习框架教程，其中最重要的还是CUDA和CUDNN的安装，通过本教程你可以节约很多时间，如果有什么不懂的在下面留下评论，我可以给予帮助<br><a id="more"></a></p>
<blockquote>
<p>本文由中南大学较为牛逼的研究生金天同学原创，欢迎转载，但是请保留这段版权信息，如果你对文章有任何疑问，欢迎微信联系我：jintianiloveu。牛逼大神一一为你解答！</p>
</blockquote>
<h4 id="前言"><a href="#前言" class="headerlink" title="前言"></a>前言</h4><p>在写这篇文章之前，我有必要吐一下草，没有错说的就是windows，JB太麻烦了，可能是我不是搞C++的吧，之前也没有搭建过caffe所以觉得非常麻烦。一直以来都是python和java，感觉就单单opencv搭建来说python下和C++相比，python就简单很多，当然也可能是因为我不熟悉visual studio的缘故，总之就整体步骤来说，我明白了一个道理，珍爱生命原理windows，如果你是搞技术的话。</p>
<h4 id="Ubuntu16-04-CUDA8-CUDNN-for-CUDA8-Mxnet"><a href="#Ubuntu16-04-CUDA8-CUDNN-for-CUDA8-Mxnet" class="headerlink" title="Ubuntu16.04 CUDA8 CUDNN for CUDA8 Mxnet"></a>Ubuntu16.04 CUDA8 CUDNN for CUDA8 Mxnet</h4><p>好闲话不多说让我们直接开始，如前所述，在进行我们伟大的革命事业之前，请原理windows，windows作为日常办公使用不可或缺，但是就开发来讲我拒绝它，太麻烦了，还是喜欢我们伟大的Linux，所有事情一个命令行轻松搞定，当然如果读者对Linux不熟悉的话，你可以把它当成Mac OS，毕竟Unix和Linux五八年前本是一家，慢慢你就会对Ubuntu系统的简单便捷所折服，Ubuntu已经为你准备好了一切，接下来你直接进行你伟大的创造即可。<br>所以说我们在进行革命之前，先安装Ubuntu系统，追求个性的你不需要安装最新版本，因为我就是踩着坑过来的，新版本对中文输出法支持不好有很多莫名其妙的bug，所以还是推荐现在比较稳定的16.04.当然很多人更加追求个性，直接使用其他发行版本，比如国产的深度，Solus，Elementory OS，听老夫一言，我是踩着坑过来的，这些系统即使界面在花骚，在Ubuntu面前还是图样图森破，散木谈慕斯奈一福。哎呀这废话有点多了，相信你已经按装好了Ubuntu。接下来就是显卡。<br>就显卡这一快我又有必要吐槽一下了，NVIDIA尼玛把显卡买那么贵真的好吗，真的不是炒作起来的吗，我有点愤青了，这让我们这些想搞点事情的年轻人情何以堪。不过不重要相信各位土豪手里都已经有了New TITAN X，如果你手里只有一块入门级的显卡，不过也没有关系，本文使用的显卡就是入门级的，丝毫不妨碍我们继续我们改变世界的伟大计划，当然以后升级是必然的，我们先吧我们的理论知识打好。<br>接下来你要安装的就是CUDA和CUDNN。在这里我详细介绍一下，因为CUDA和CUDNN有没有安装好决定了后面Mxnet GPU版本能不能使用。</p>
<h4 id="CUDA8安装教程"><a href="#CUDA8安装教程" class="headerlink" title="CUDA8安装教程"></a>CUDA8安装教程</h4><ul>
<li>前往官网下载CUDA</li>
</ul>
<p>这里我放出一个CUDA的下载链接，但是机智的我为了骗取评论数决定采取大家评论私发的方式，嘿嘿嘿～</p>
<ul>
<li>CUDA8安装</li>
</ul>
<p>接下来相信你已经在/Downloads文件接下有了一个文件，我们安装它</p>
<figure class="highlight lsl"><table><tr><td class="code"><pre><div class="line">sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604<span class="number">-8</span><span class="number">-0</span>-rc_8<span class="number">.0</span><span class="number">.27</span><span class="number">-1</span>_amd64.deb</div></pre></td></tr></table></figure>
<p>后面使我们下载好的文件的名字。<br>然而我们在从apt中安装cuda：<br><figure class="highlight sql"><table><tr><td class="code"><pre><div class="line">sudo apt <span class="keyword">update</span></div><div class="line">sudo <span class="keyword">install</span> cuda</div></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>最后最重要的一部，得配置环境变量，如果在这一步没有配置环境变量的话，极有可能会出错。<br><figure class="highlight bash"><table><tr><td class="code"><pre><div class="line"><span class="built_in">export</span> CUDA_HOME=/usr/<span class="built_in">local</span>/cuda</div></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>其实这样很简单，export是手动导入变量，如果接下来安装出错的话，首先输入命令：<br><figure class="highlight bash"><table><tr><td class="code"><pre><div class="line"><span class="built_in">echo</span> <span class="variable">$CUDA_HOME</span></div></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>看看是不是环境变量配置出错了。这里我们刚才install cuda的时候实际上会在/usr/local/目录下生成cuda 和cuda-8.0两个文件夹，后面这个只是让我们知道cuda的版本，因为后面cudnn要和cuda版本配套，实际使用我们只是用cuda这个文件中的库。导入了cuda环境变量之后，我们还要手动导入cuda library的环境变量：<br><figure class="highlight awk"><table><tr><td class="code"><pre><div class="line">export LD_LIBRARY_PATH=<span class="regexp">/usr/</span>local<span class="regexp">/cuda/</span>lib64:<span class="variable">$LD_LIBRARY_PATH</span></div></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>然后我们echo一下$LD_LIBRARY_PATH,看看是否导入成功。<br>OK，进行到这里我们就安装好了CUDA了，我们在terminal里面输入：<br><figure class="highlight ada"><table><tr><td class="code"><pre><div class="line">nvcc <span class="comment">--version</span></div></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>看看CUDA是否安装成功，如果出来了版本说明安装好了。</p>
<ul>
<li>CUDNN安装</li>
</ul>
<p>接下来安装CUDNN，这是加速卷积运算的库，最好安装一下，大家要去Nvidia官网下载，注册一个Nvidia的账号，不得不说，Nvidia的官网还是很有设计感的，这里我也放出一个下载链接，因为官网下载其实有点慢，猥琐的而又机智的我希望大家评论一下然后来上链接，嘿嘿嘿<br>CUDNN安装就是直接解压，<br><figure class="highlight css"><table><tr><td class="code"><pre><div class="line"><span class="selector-tag">tar</span> <span class="selector-tag">zxvf</span> <span class="selector-tag">cudnn8</span><span class="selector-class">.0-linux64-amd</span><span class="selector-class">.tar</span><span class="selector-class">.gz</span></div></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>后面那个是你下载的文件的名字，接着你要复制这些文件到cuda的目录里面去：<br><figure class="highlight crystal"><table><tr><td class="code"><pre><div class="line">sudo cp cuda/<span class="keyword">include</span>/* <span class="regexp">/usr/local</span><span class="regexp">/cuda/include</span><span class="regexp">/</span></div><div class="line">sudo cp cuda/lib64/* <span class="regexp">/usr/local</span><span class="regexp">/cuda/lib</span>64/</div></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>这个意思就是把cudnn下面的文件复制到cuda相应的文件夹之下。这样我们就安装好了吧，是的如果还报什么错就贴出来，应该这里的问题很好解决。</p>
<h4 id="安装Mxnet"><a href="#安装Mxnet" class="headerlink" title="安装Mxnet"></a>安装Mxnet</h4><p>接下来我们要安装Mxnet了，首先大家直接去github克隆最新的代码<br><figure class="highlight crmsh"><table><tr><td class="code"><pre><div class="line">git <span class="keyword">clone</span> <span class="title">--recursive</span> https://github.com/dmlc/Mxnet</div></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>那个–recursive命令前往别忘记了，因为mxnet有一些依赖，一起下载下来，这个时候我们会在home目录下看到mxnet，我们cd进去：<br><figure class="highlight bash"><table><tr><td class="code"><pre><div class="line"><span class="built_in">cd</span> ~/mxnet</div></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>这里就是mxnet，接下来我们要编译它，编译生成我们相应的python、R、Scala库。但是编译之前我们安装一下opencv，以防万一，安装opencv很简单直接在apt中安装即可。<br><figure class="highlight cmake"><table><tr><td class="code"><pre><div class="line">sudo apt <span class="keyword">install</span> opencv</div></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>如果安装不成功，可以直接百度一下，我这里就不详细说了。<br>重点来了，接下来我们要编译mxnet，我们把mxnet/make文件夹下的config.mk文件拷贝到mxnet根目录，<br><figure class="highlight vim"><table><tr><td class="code"><pre><div class="line">sudo <span class="keyword">cp</span> ~/mxnet/<span class="keyword">make</span>/config.<span class="keyword">mk</span> ~/mxnet</div></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>这段代码我们在mxnet文件目录执行，然后我们sudo gedit config.mk<br>对文件进行一个编辑。把USE_CUDA改为1，这里更改方式参考网上一些教程，同时USE_CUDNN也改为1，因为我们要安装GPU版本，所以这些都使用上，如果你是安装CPU版本的话那juice非常简单了你不需要编译直接下来官方的库即可。<br>然后我们开始编译：<br><figure class="highlight gauss"><table><tr><td class="code"><pre><div class="line"><span class="built_in">make</span> -j8</div></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>这里8指的是CPU的核心数，你可以查看一下你的CPU的核心数，我的是8核的。等待编译完成<br>接下来重点来了，我们进入到python目录<br><figure class="highlight vim"><table><tr><td class="code"><pre><div class="line"><span class="keyword">cd</span> /usr/bin/<span class="keyword">python</span></div><div class="line"><span class="keyword">python3</span> setup.<span class="keyword">py</span> install</div></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>这里就是直接用setup工具来安装我们编译好的python mxnet库，至于为什么是python3是因为我安装了python3.5，如果你用的是2.7直接python就好了。</p>
<h4 id="开始深度学习之旅"><a href="#开始深度学习之旅" class="headerlink" title="开始深度学习之旅"></a>开始深度学习之旅</h4><p>一切准备就绪，开始开车！我们进入mxnet的example文件夹，来跑一个简单的mnist看看速度如何：<br><img src="/home/geekspace/Pictures" alt="pic"><br>可以说速度非常之快啊！现在我们只是开车，等一下就是真正你比吊炸天的深度学习教程了！</p>
<blockquote>
<p>感谢大家阅读我的博客，本文永久更新地址: jinfagang.coding.me 也欢迎大家积极留言，让我看到你的存在</p>
</blockquote>

      
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    <strong class="toc-title">文章目录</strong>
    
        <ol class="nav"><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#前言"><span class="nav-number">1.</span> <span class="nav-text">前言</span></a></li><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#Ubuntu16-04-CUDA8-CUDNN-for-CUDA8-Mxnet"><span class="nav-number">2.</span> <span class="nav-text">Ubuntu16.04 CUDA8 CUDNN for CUDA8 Mxnet</span></a></li><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#CUDA8安装教程"><span class="nav-number">3.</span> <span class="nav-text">CUDA8安装教程</span></a></li><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#安装Mxnet"><span class="nav-number">4.</span> <span class="nav-text">安装Mxnet</span></a></li><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#开始深度学习之旅"><span class="nav-number">5.</span> <span class="nav-text">开始深度学习之旅</span></a></li></ol>
    
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      contentdiv.style.minHeight = document.body.offsetHeight - document.getElementById("footer").offsetHeight + "px";
    }
</script>
    </div>
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</nav> -->
    

<!-- mathjax config similar to math.stackexchange -->

<script type="text/x-mathjax-config">
  MathJax.Hub.Config({
    tex2jax: {
      inlineMath: [ ['$','$'], ["\\(","\\)"] ],
      processEscapes: true
    }
  });
</script>

<script type="text/x-mathjax-config">
    MathJax.Hub.Config({
      tex2jax: {
        skipTags: ['script', 'noscript', 'style', 'textarea', 'pre', 'code']
      }
    });
</script>

<script type="text/x-mathjax-config">
    MathJax.Hub.Queue(function() {
        var all = MathJax.Hub.getAllJax(), i;
        for(i=0; i < all.length; i += 1) {
            all[i].SourceElement().parentNode.className += ' has-jax';
        }
    });
</script>

<script type="text/javascript" src="https://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML">
</script>


  <link rel="stylesheet" href="/fancybox/jquery.fancybox.css">
  <script src="/fancybox/jquery.fancybox.pack.js"></script>


<script src="/js/scripts.js"></script>




  <script src="/js/dialog.js"></script>








	<div style="display: none;">
    <script src="https://s95.cnzz.com/z_stat.php?id=1260716016&web_id=1260716016" language="JavaScript"></script>
  </div>



	<script async src="//dn-lbstatics.qbox.me/busuanzi/2.3/busuanzi.pure.mini.js">
	</script>






  </div>

  <div class="modal fade" id="myModal" tabindex="-1" role="dialog" aria-labelledby="myModalLabel" aria-hidden="true" style="display: none;">
  <div class="modal-dialog">
    <div class="modal-content">
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            <a data-toggle="collapse" data-parent="#accordion" href="#collapseThree" aria-expanded="true" aria-controls="collapseThree">&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;关 于&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</a>
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            Jin Tian
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            Copyright © 2018 Jintian All Rights Reserved.
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